基于因果分析的烧结生产状态预测模型

• 作者: 李浩然 邱彤
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 收敛交叉映射 因果性 神经网络 烧结 模型预测控制 过程系统
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1438-1446
• 页数: 8页
• 分类号: TQ021.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/0438-1157.20201865

摘要

烧结是高炉炼铁系统中的重要生产单元，其生产水平高低直接关系炼铁企业的生产效益。烧结过程具有时滞性和非线性特征，为了实现对烧结生产状态的准确预测，本文综合自相关分析、收敛交叉映射和误差反向传播神经网络等方法，融合因果性机理和黑箱模型，建立了基于因果分析的烧结生产状态预测模型。该模型通过因果分析层选取解释变量集、自相关窗口和因果性窗口，并通过神经网络层实现对6个烧结生产状态关键变量的准确预测。经过工业数据测试，该模型预测平均误差控制在0.5%～3.1%之间，能够有效辅助工厂进行烧结状态调整。